• 한국토양환경학회지
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• 제1권2호
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• pp.91-101
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• 1996

최근에 식물을 이용한 탄화수소화합물의 정화방법은 특히, 넓은 범위에 거쳐 저농도로 오염되어 있는 토양인 경우에 앞으로 각광을 받을 가능성이 높은 새로운 연구분야로 주목을 받아왔다. 이의 기술을 실제 오염토양에 바로 적용하기전 적절한 설계에 필요한 예측 모델링의 필요성이 함께 요구되고 있다. 현재 녹지토양내의 용질과 식물과의 상호작용에 관한 많은 모델들이 나와있지만 대부분이 이온상태의 무기영향물이나 금속류의 경우에만 한정되어 있다. 본 연구에서는 토양내의 탄화수소화합물의 생물학적정화에 미치는 식물의 영향을 예측하기 위한 기본 수학적 모델식을 제안 하였다. 먼저 토양내의 식물뿌리가 토양수분과 오염물에게 미치는 영향과 비포화계층에서의 오염물의 이동현상 및 토양내 기/액상간의 물질전달을 수학적으로 나타내고자 하였으며 시간의 변화와 토양깊이별 식물의 오염물의 동태에 미치는 영향을 시뮬레이션하기 위하여 식물뿌리의 시간에 따른 양적성장과 깊이별 분포정도를 예측하기 위한 관계식도 아울러 모델링에 포함하였다. 오염물의 식물내의 흡수 및 생물막이론을 이용한 식물뿌리근처에서의 생물학적 분해에 관한 현상도 관계식을 이용 설명하고자 하였다. 본 연구에서 제시한 식물영향하의 탄화수소화합물의 토양내의 동태해석을 위한 모델식은 실제로 탄화수소화합물에 의해 오염된 토양을 식물을 이용하여 정화하고자 할때, 필요한 기본설계도구로서 유용하게 쓰여질 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.24-36
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• 2003

본 연구는 유역규모에서의 토양침식위험도를 평가하기 위해서 GIS 및 수정범용토양유실공식(RUSLE)을 활용하였다. 토양유실량 예측공식인 RUSLE 인자를 생성하기 위하여 토지이용도, 지형도, 토양도, 그리고 강수량 등의 자료들을 사용하였고, 최종적으로 grid 기반의 10m 셀의 격자형 데이터로 구축한 RUSLE 인자들의 중첩분석을 통하여 연간 토양유실량을 예측할 수 있었다. 분석결과에 따르면, 대상지의 83.5%는 연간 토양유실량이 1ton/ha 미만으로 비교적 낮은 것으로 나타났으나, 농업지역은 30% 이상이 연간 토양유실량 10ton/ha 이상으로 다른 토지이용에 비해 토양침식위험도가 상대적으로 높은 것으로 평가되었다. 따라서 이들 지역에 대한 철저한 현장조사를 토대로 토양침식의 위험도를 최소화하기 위한 토양보전계획의 수립이 필요하리라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.114-118
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• 2005

본 연구에서는 특정 유역의 토양수분 상태, 한계유출량(threshold runoff) 및 단기 기상예보 자료 등으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 계산할 수 있는 실시간 돌발홍수 예경보시스템을 개발하기 위해 한강유역을 대상으로 DEM 자료를 이용하여 미세 소유역을 구분하고 하도단면 특성을 고려한 제방 월류 유량 개념을 기초로 고해상도 소유역 단위의 한계유출량을 산정하고, 중규모 TOPMODEL의 토양수분 모델을 통해 임의 상태의 토양수분을 추정할 수 있도록 개발하였다 또한, FFG 시스템의 기상학적 구성요소 개발을 위해 레이더 강우 추정을 편차보정 기법을 통해 계산하였다. 상술된 계산결과를 바탕으로 2003년 7월의 호우사상에 대한 유역 및 격자기반의 FFG를 산정하였고, 이들 결과는 기상청의 RDAFS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 단기 수치예보 자료의 지속시간별 예측강수량을 활용하여 돌발홍수 발생에 대한 사례연구를 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.221-225
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• 2006

본 연구에서는 한계유출량(threshold runoff), 특정 유역의 토양수분 상태 및 단기 기상예보 자료 등으로부터 한강유역의 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 계산할 수 있는 한국형 돌발홍수 예경보시스템을 개발하였다. 한강유역의 DEM 자료를 이용하여 미세 소유역을 구분하고 하도단면 특성을 고려한 제방 월류유량 개념을 기초로 고해상도 미세 소유역 단위의 지속시간별 한계유출량을 산정하였고, Sacramento 토양수분 모델을 통해 임의 시간의 토양수분 상태를 실시간으로 추정할 수 있는 돌발홍수 모델의 수문학적 구성요소를 개발하였다. 또한, FFG 시스템의 기상학적 구성요소로 레이더 강우 추정을 추계 동역학적 편차보정 기법을 통해 계산하였다. 상술된 수문 및 기상학적 구성요소를 바탕으로 2003년 7월 및 2004년 8월의 호우사상에 대한 유역기반의 FFG를 산정하였고, 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 단기 수치예보 자료의 지속시간별 예측강수량을 활용하여 돌발홍수 발생 가능성에 대한 사례연구를 수행하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제18권1호
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• pp.7-13
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• 1985

본(本) 시험(試驗)은 경사지(傾斜地) 토양보전대책수립(土壤保全對策樹立)을 위(爲)한 토양유실예측공식(土壤流失豫測公式) 확립(確立)과 적절(適切)한 작부체계(作付體系)의 선정(選定)으로 토양유실(土壤流失)을 억제(抑制)하는 효과(效果)를 조사(調査)하기 위(爲)하여 수원시(水原市) 구운동(九雲洞) 예산사양토(禮山砂壤土)에서 20% 경사지(傾斜地)에 Lysimeter를 설치(設置)하고 보리-콩 작부체계(作付體系)를 비롯한 14개 작부체계별(作付體系別) 시험(試驗)을 수행(遂行)하였다. 작부체계(作付體系)에 의(依)한 토양유실방지효과(土壤流失防止效果)는 나지(裸地) 12.8 ton/10a에 비(比)해 옥수수단작(單作) 5.4 ton/10a, 보리-콩 작부(作付)에서는 3.1 ton/10a, 목초(牧草)는 1.2 ton/10a 로 좋았다. 한편 토양유실예측공식(土壤流失豫測公式)에 적용(適用)할 작부인자(作付因子)의 값은 옥수수가 0.47로 가장 높고 콩간작(間作) 맥후작(麥後作)옥수수 0.42%, 고구마간작(間作) 맥후작(麥後作)옥수수 0.37, 육도(陸稻) 0.34, 맥후작(麥後作)옥수수 0.34, 고추 0.32, 참깨 0.28, 감자-콩 0.26, 밀-콩 0.25, 밀-참깨 0.20 보리-고추 0.19, 보리-콩 0.18, 보리-고구마 0.10, 목초(牧草) 0.08 순(順)이었다. 토양유실예측공식(土壤流失豫測公式)에 작부인자(作付因子) 값을 적용(適用)한바 실측치(實測値)와 계산치(計算値)의 차(差)는 옥수수의 작부체계(作付體系)에서 35.8%로 가장 크고, 보리-콩의 작부체계(作付體系)에서 3.7%정도로 가장 적었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제35권2호
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• pp.87-92
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• 2002

북한 지역은 산이 많고, 경사지 밭이 많아 토양 유실이 심하므로, 토지를 보호하는 것이 토양의 지력 유지에 중요하다. 토양 보전 대책 마련을 위해서는 각 지역의 토양 유실 가능량을 예측하는 것이 필요하다. 토양 유실 예측에 USLE가 광범위하게 적용된다. 북한 지역의 토양 유실 예측에 필요한 강수 인자8의 산출이 시도되었다. 북한 지역의 수집 가능한 75개소의 월 강수량 자료를 이용하였다. 월 강수량의 7, 8월 강수 집중도(X)로부터 지역 보정 인자를 산출하였다. 지역 보정 인자($U_{adj}$) 산출을 위한 기본식은 남한의 중북부 지역 20개소의 $EI_{30}$와 월강수량 자료로부터 얻어 낸 식 $$U_{adj}=4.095{\cdot}X-0.878(r=0.689^{**})$$ 을 적용하였다. 북한 지역의 강수량은 606-1,520mm이었으며, 7, 8월 집중도는 34.4%~53.8%이었다. 이에 따른 지역 보정 계수 $U_{adj}$는 0.53~1.33이었으며, 동해안과 산간 지방의 $U_{adj}$ 값이 서해안과 내륙 지방의 $U_{adj}$ 값보다 낮았다. 지역 보정 계수를 고려한 USLE의 강수 인자 $R_{adj}$는 107 ~ 493으로 평가되었으며, 이는 평균 259.6으로 남한의 평균 R 값 434.5보다 낮았다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권6호
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• pp.348-355
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• 2017

인간활동에 의한 토양오염은 지속적으로 발생되고 있으며, 이를 과학적이고 합리적으로 관리하기 위한 인체 및 생태 위해성평가의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 국내에서 생태계를 수용체로 하는 위해성평가에 대한 제도적 장치가 마련되어 있지 않으며, 이에 대한 평가체계와 활용가능한 기반 마련이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구에서는 국내형 토양생태 위해성평가(soil ecological risk assessment) 체계를 제시하였으며, 이를 수행하기 위한 구체적인 내용들을 정리하였다. 토양생태 위해성평가는 오염물질에 대한 생태계 보호수준을 의미하는 예측무영향농도 산출을 목적으로 하고, 토양생태 독성자료 수집 및 적합성 확인, 토양생태 독성자료 표준화, 생태독성자료 충족도 확인 및 예측무영향농도 산출, 생태위해도결정의 단계로 수행할 수 있다. 수집된 생태독성자료는 신뢰도지수에 따라 적합성을 먼저 확인하며, 필요기준(국내 서식종, 급 만성, 독성종말점, 토양특성 분류)에 따라 순차적으로 정리하여 평가체계에 적용하는 방안을 제안하였다. 예측무영향농도는 생태독성자료 수준에 따라 저신뢰, 중간신뢰, 그리고 고신뢰 수준 중 하나의 산출 기법을 이용하며, 이를 통해 최종적으로 생태 위해도를 결정하는 방식을 제안하였다. 본 연구는 차후 토양오염물질에 대한 생태위해성평가 지침 제정에 있어 기본 체계로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.263-273
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• 2016

기존에 레이더 강우자료의 합성에만 국한되었던 조건부 합성방법을 지상관측 토양수분과 위성관측 토양수분 자료에 적용하였다. 연구에 사용한 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 24개 관측소의 한시간 단위의 지상관측토양수분자료와 AQUA 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system (AMSR-E) 센서에서 관측된 토양수분 자료를 사용하였다. 교차검증방법(leave one out cross validation)을 사용하여 조건부 합성방법의 예측성능을 평가 하였고, 관측소별 교차검증 방법의 결과를 공간분포 시켜서 지역적인 특성을 분석하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. (1) 총 113일의 분석 기간 중 100일 이상의 기간에 대하여 조건부합성방법을 적용하였을 경우 AMSR-E 자료에 비해 지상관측자료와의 편차가 감소하는 것으로 나타났다. (2) 조건부 합성 방법의 예측 성능은 관측소의 밀도와 밀접한 관련을 나타내었으며, 관측소가 많이 밀집되어있는 한반도의 서쪽 지역에서 예측성능이 우세하게 나타났다. (3) 강우가 발생하지 않는 기간에 대한 AMSR-E의 낮은 정확도와 달리 조건부 합성방법은 무강우 기간에 대해서도 높은 예측성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 미계측 지역에 대한 토양수분을 추정하는 조건부 합성방법의 적용 가능성을 제시한다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권1호
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• pp.133-138
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• 2001

토양의 산중화 반응 결과로 나타나는 염기성 양이온의 유실과 Al의 가동성 증가는 산림 쇠퇴징후가 나타난 대기오염 지역의 공통된 특징이다. 따라서 산림토양의 산성화 민감도를 결정짓는 산중화 반응을 보다 용이하게 평가하기 위하여 토양산성도 인자를 이용한 산중화 반응 예측모형을 개발하였다. 조사대상지인 남산, 강화, 울산, 홍천의 토양산성도는 동일 지역순으로 높았으며(P<0.05), 이는 토양칼럼 실험에서 추가 산유입($16.7mmol_c/kg$)에 대한 지역별 총 산중화능($ANC_H$)과 상반된 결과였다. 모든 지역에서 염기치환과 Al 용해가 주된 산중화 기작이었으며, 총 산중화능이 낮은 지역일수록 염기치환 산중화능은 낮은 반면 Al 용해 산중화능이 높게 발휘되었다. 황산이온 흡착에 의한 산중화능은 대조지역인 홍천에서 가장 높았으나 산중화율은 6.4%로 매우 낮은 수준이었다. 토양산성도 인자를 이용하여 토양산중화 반응을 예측하기 위한 단순회귀모형과 다중회귀모형의 수정결정계수는 각각 0.52(P<0.04)와 0.89(P<0.01) 이상으로 이들 회귀모형이 토양산성화 민감도와 관련된 산중화 반응을 예측하는데 보다 용이하게 활용될 것으로 판단되었다.